SK海力士押注“存储革命”:HBM之外,AI数据瓶颈正在被重新定义
AI芯片还在不断堆高算力,但真正拖慢AI系统的,可能已经不是“算得不够快”,而是“数据来得不够快”。随着大模型参数规模持续扩大,AI应用从模型训练进一步走向长上下文、AI Agent和多用户并发,数据量与数据访问频率同步增长。算力越强,对存储容量、带宽以及数据传输效率的要求也就越高。在这一背景下,存储器正在从AI产业链的“配角”,逐渐走向影响整个系统性能的关键环节。10月16日,SK海力士宣布在O
芯闻快讯
2026年10月16日
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